Выводы - Использование нейродинамики для моделирования производственных процессов предприятия

Исходя из вышеизложенного, можно заключить, что для решения задач прогнозирования наиболее подходит сеть с обратным распространением. Она позволяет формальным образом обучить сеть прогнозировать изменение требования на основе исторических данных о требовании.

Для общего случая, когда описание поведения сети задано в виде набора векторов возможных состояний, поиск синаптических весов сводится к решению соответствующей системы нелинейных уравнений. Такое решение было впервые найдено Хопфилдом. Появление этой работы около 10 лет назад продемонстрировало эффективность применения аналитических методов для интерпретации поведения нейронных сетей и привело к разработке проекционного алгоритма, позволяющего вычислять значения синаптических весов, сократив тем самым затраты времени на обучение.

Прогнозирование на основе нейронных сетей обладает рядом недостатков. Необходимо как минимум 50 и лучше 100 наблюдений для создания приемлемой модели. Это достаточно большое число данных и существует много случаев, когда такое количество исторических данных недоступно. Например, при производстве сезонного товара, истории предыдущих сезонов недостаточно для прогноза на текущий сезон, из-за изменения стиля продукта, политики продаж.

Даже при прогнозировании требования на достаточно стабильный продукт на основе информации о ежемесячных продажах, в некоторых случаях накопить историю за период от 50 до 100 месяцев. Для сезонных процессов проблема еще более сложна. Каждый сезон истории фактически представляет собой одно наблюдение. То есть, в ежемесячных наблюдениях за пять лет будет только пять наблюдений за январь, пять наблюдений за февраль и т. д. Может потребоваться информация за большее число сезонов для того, чтобы построить се-зонную модель. Однако, необходимо отметить, что существует возможность постро-ить удовлетворительную модель даже в условиях нехватки дан-ных. Модель может уточняться по мере того, как свежие данные становится доступными.

Другим недостатком нейронных моделей - значительные затраты по времени и другим ресурсам для построения удовлетворительной модели. Эта проблема не очень важна, если исследуется небольшое число временных последовательностей. Тем не менее, обычно прогнозирующая система в области управления производством может включать от нескольких сотен до нескольких тысяч временных последовательностей.

Однако, несмотря на перечисленные недостатки, модель обладает рядом достоинств. Существует удобный способ модифицировать модель по мере того как появляются новые наблюдения. Модель хорошо работает с временными последовательностями, в которых мал интервал наблюдений, т. е. может быть получена относительно длительная временная последовательность. По этой причине модель может быть использована в областях, где нас интересуют ежечасовые, ежедневные или еженедельные наблюдения. Эти модели также используются в ситуациях, когда необходимо анализировать небольшое число временных последовательностей.

Похожие статьи




Выводы - Использование нейродинамики для моделирования производственных процессов предприятия

Предыдущая | Следующая